Unsupervised1 파이썬으로 완성하는 비지도 학습 알고리즘 p.7 오토 인코더는 딥러닝 내 비지도 학습 중 가장 기본이 되는 알고리즘으로 여겨도 될 만큼, 익히기 쉽고 성능도 좋아서 빠르게 결과를 얻을 수 있다. 차원을 축소 또는 증가하였다가 데이터 원본의 특성을 그대로 유지하는 가중치 파라미터들을 만들어 내는 데 목적이 있다. 오토 인코더로 학습시킨 데이터가 있다면, 데이터가 변형된 후에도 이전으로 복구가 가능하다. 또한, 불안정하지만 다른 데이터를 학습시킨 데이터로도 변형이 가능하다. 데이터가 딥러닝 할 정도로 충분하다면, 앞의 주성분분석과 특이값 분해를 대체하여 모든 동일한 용도로도 대체가 가능하다. 비지도 학습이면서 딥러닝을 다룬 여러 논문 중에서도 기본 모형으로 자주 언급된다. 오토 인코더의 가장 간단한 형태인 바닐라 오토 인코더에서 다층, 희소, 디노.. 2022. 7. 4. 이전 1 다음